机器学习和图像识别：如何开始？ [关闭]答案

【问题标题】：Machine Learning & Image Recognition: How to start? [closed]机器学习和图像识别：如何开始？ [关闭]
【发布时间】：2018-12-21 10:17:32
【问题描述】：

我从事全栈 Web 开发人员已有 15 年了，我希望参与机器学习。已经有一个特定的场景：我们有一个数据库，其中包含数百万个产品和一个产品图像。还有一个包含大约 5000 个术语的数据库。

一个产品图片链接到多个词条（通常是 3 - 20 个），其中链接仍然具有权重 (1-100%)。这些术语始终具有视觉性质，也就是说，它们描述了图像上视觉可识别的特征。

现在的目标应该是上传一张新图片（当然还有主题参考），并根据已分类的图片获得可能的术语（包括概率）的答案。

您对如何最好地从这里开始有什么建议吗？是否有接近这种情况的框架？ TensorFlow 与此任务相关吗？我应该学习什么新语言？

非常感谢！

【问题讨论】：

如果您在https://datascience.stackexchange.com/提出这个问题，您可能会得到更好的答复
移除了不相关的“ml”标签，它不代表机器学习。
图像分类是机器学习中的标准任务，网上有大量教程。你可以例如查看"official" TensorFlow tutorial on Image Recognition 或this blog post on image classification with Keras。

【解决方案1】：

TensorFlow 可以使用，不过它非常“低级”。因此，如果您刚刚开始，您最好使用带有 TensorFlow 后端的 Keras，因为它对用户更友好。

关于语言，您可能会使用 Python。所以如果你还不知道，你应该开始。在我看来，您也可以在练习的同时即时学习它，因为您已经是一名开发人员了。

至于教程，您可能不得不从许多不同的教程中挑选出相关的部分。你可以这样开始：

【讨论】：